机器视觉工业视觉检测

2022-07-16 10:12:09 精质视觉

　　在工业生产中，缺陷和异常的检测对于保障质量标准至关重要。在许多情况下，人工质检习惯于在产品下线时对其进行检查。然而，随着机器学习和人工智能的出现，现在可以使用自定义模型来检测产品中的缺陷和异常。在这篇文章中，我们将探讨机器学习在视觉检测中的应用，并讨论它为制造商提供的一些好处。我们将研究不同行业的实际应用，并了解为什么基于人工智能的视觉检测在现代制造设备中越来越受欢迎。

　　生产线的传统检验

　　自工业时代开始以来，制造商一直在使用不同的技术来监控装配线上的工艺和产品质量。早期的产品质量检测主要靠人工来完成。但随着制造业规模化和工业自动化的发展，在生产线上监控质量和检测问题自然变得越来越困难。质检员很难处理大批量数量的产品，个人主观性容易影响检测结果。再加上任务的单调性、重复性，会导致疲劳，更是增加出错的可能。

　　异常检测自动化简介

　　自动化对制造商来说是一个突破，他们能够在不影响质量标准的情况下大幅增加产量。目前的科技水平已经能够在大部分生产流程中实现自动化，包括最容易出错的任务，如缺陷和异常检测。科技开发人员正常改变传统规则，用灵活的、自学习的和自我改进的方法取代程序化的、适应性差的方法。